[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]

## SISTEM IDENTIFIKASI DINI PENYAKIT STROKE DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK
Leonardus Sandy Ade Putra a,1,* , Eka Kusumawardhani a,2 , Putranty Widha Nugraheni b,3 , Lalak Tarbiyatun Nasyin Maleiva c,4 , Vincentius Abdi Gunawan d,5
a,b,c,d Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat 78124
d Universitas Palangka Raya, Jl. Yos Sudarso, Palangka Raya, Kalimantan Tengah 73112
1 leonardusandy@ee.untan.ac.id*; 2 ekawardhani@ee.untan.ac.id; 3 putranty@teknik.untan.ac.id;
4 lalaktnm@teknik.untan.ac.id; 5 abdi.g05@gmail.com * corresponding author

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT

## Keywords
Prediksi Stroke Klasifikasi Kesehatan Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Perambatan Balik Heart disease is a disease with the second-highest mortality rate in the world.  This  happens  because  of  an  unhealthy  human  lifestyle.  This unhealthy  lifestyle  affects  the  performance  of  the  body's  organs  in carrying  out  their  functions.  Stroke  can  be  prevented  by  exercising regularly,  eating  nutritious  foods,  not  consuming  alcohol,  and  not consuming tobacco. One way to find out if someone is free from stroke or not can be done by medical check-ups. However, this method is quite expensive.  Given  these  problems,  this  study  aims  to  design  an  early identification  system  for  detecting  early-stage  stroke.  The  system  is designed  by  utilizing  the  condition  and  history  of  the  subject  for identification. This  study  uses  a back propagation  neural network  for the classification process. Variations in the use of hidden layers in each experiment  were  used  to  obtain  the  highest  accuracy  in  the  training process.  From  the  results  of  the  study,  it  was  found  that  the  system designed can detect early stroke with an accuracy rate of 97.8%.

## 1. Pendahuluan
Penyakit  stroke  merupakan  penyakit  dengan  risiko  kematian  tertinggi  nomor  dua  dan  penyebab kecacatan nomor tiga di wilayah Asia Tenggara [1]. Terdapat banyak faktor yang menjadi penyebab dari penyakit stroke bagi manusia. Faktor gaya hidup merupakan penyebab utama yang terbagi menjadi beberapa  faktor  seperti,  kelebihan  berat  badan  atau  obesitas,  kurangnya  aktivitas  fisik,  penggunaan tembakau dan mengonsumsi alkohol. Faktor lain yang menyebabkan stroke adalah faktor medis seperti tekanan  darah  tinggi,  kolesterol  tinggi,  diabetes,  serta  riwayat  serangan  jantung  atau  stroke  yang dimiliki oleh pribadi maupun keluarga [2], [3].
Pengecekan secara medis saat ini memerlukan biaya yang cukup mahal untuk mengetahui kondisi kesehatan  kita,  sehingga  tidak  jarang  masyarakat  tidak  melakukan  pengecekan  medis  tersebut. Pencegahan sejak dini untuk penanganan stroke telah mulai dilakukan dengan penerapan gaya hidup sehat. Aktivitas fisik menjadi pilihan utama masyarakat untuk terhindar dari penyakit mematikan ini. Diagnosis  medis  perlu  diterapkan  dengan  menggunakan  teknologi  dalam  membantu  mengetahui kondisi kesehatan setiap individu.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sebuah  sistem  identifikasi  dini  penyakit  stroke  dengan memanfaatkan  teknologi computing [4].  Sistem  yang  dirancang  diharapkan  dapat  membantu masyarakat  untuk  mengetahui  kondisi  kesehatan  yang  berkaitan  dengan  gejala  stroke.  Perancangan sistem  berfokus  pada  proses  klasifikasi  setiap  variabel  data  yang  memiliki  hubungan  kuat  sebagai penyebab stroke pada manusia. Variabel yang digunakan sebagai identifikasi awal sistem adalah jenis kelamin,  umur,  hipertensi,  Riwayat  jantung,  status  pernikahan,  status  pekerjaan,  lingkungan  tempat tinggal,  nilai  kadar  gula  dalam  darah, Body  Mass  Index (BMI),  status  perokok,  dan  riwayat  stroke.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Setiap  variabel  digunakan  sebagai  masukkan  pada  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  penanganan  penyakit  stroke sejak dini. Sistem yang dirancang dapat membantu masyarakat dalam mengidentifikasi penyakit stroke tanpa  mengeluarkan  biaya  tambahan.  Sehingga  penerapan  teknologi  dapat  menjadi  pilihan  dalam melakukan  diagnosis  untuk  gejala-gejala  medis  yang  memerlukan  identifikasi  dini  dalam pencegahannya.

## 2. Tinjauan Literatur
Penelitian  dalam  bidang  medis  saat  ini  telah  banyak  dilakukan  dengan  memanfaatkan  berbagai teknologi pada proses identifikasinya. Penelitian yang dilakukan oleh Ponmalar A, dkk. [5], mengenai prediksi penyakit stroke telah dilakukan dengan memanfaatkan Artificial Neural Network (ANN) yang dikombinasikan  bersama metode Random  Forest dan  algoritma XGBoost pada  data  komponen  yang mempengaruhi  penyakit  stroke  awal.  Hasil  penelitian  memperoleh  tingkat  akurasi  99%  pada masyarakat di India sebagai subjek penelitian.
Penggunaan teknik Machine Learning pada sistem ekstraksi penyakit stroke pasien dilakukan oleh R.K. Kavitha, dkk. [6], yang menggunakan metode ekstraksi ciri Chi-square dan Principal Component Analysis dengan  mengombinasikan  metode Decision  Tree untuk  proses  klasifikasi  menghasilkan tingkat  akurasi  mencapai  98  %.  Penggunaan  metode machine  learning seperti J48,  Bayes  Network Classifier,  Naïve  Bayes  Classifier dan AdaBoost sebagai  metode  klasifikasi  pada  prediksi  awal kesehatan  diperoleh  tingkat  akurasi  secara  berurutan  adalah  95,69%,  91,2%,  92,94%  dan  95,69%. Sehingga  diperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi  mencapai  95,7%  mengarah  pada  pasien  pria  berstatus menikah dan bekerja sebagai wiraswasta yang memiliki resiko tinggi terkena stroke [7].
Sistem  klasifikasi  dan  diagnosis  pada  suatu  penyakit  dengan  menggunakan  algoritma  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  sebagai  salah  satu  cabang Artificial  Intelligence (AI)  direkomendasikan  oleh Najeeb Abbas A. dkk. [8], yang melakukan penelitian tentang keandalan JST perambatan balik sebagai salah satu metode klasifikasi dengan tingkat akurasi tinggi [9].
Penggunaan  jaringan  syaraf  tiruan  perambatan  balik  dalam  mendiagnosis  penyakit  jantung  telah dilakukan yang memanfaatkan metode Iridologi sebagai metode dasar dalam penentuan area abnormal pada  iris  mata  manusia.  Penelitian  ini  menggabungkan  antara  metode  ekstraksi  ciri Principal Component  Analysis (PCA)  dan  perambatan  balik  dalam  merancang  sistem  identifikasi.  Hasil  dari pengujian diperoleh tingkat akurasi mencapai 92,5% [10].

## 3. Metodologi Penelitian
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sistem  klasifikasi  yang  dapat  membantu  dalam mengidentifikasi  seseorang  memiliki  gejala  stroke  atau  tidak.  Identifikasi  diperoleh  dengan menggunakan biografi kesehatan dan tempat tinggal untuk membantu dalam proses klasifikasi. Data yang  diperoleh  dari  subjek  penelitian  terlebih  dahulu  di  analisis  untuk  menentukan  kelayakan  data. Kemudian  terdapat  proses  prapengolahan  untuk  mempersiapkan  data  sebelum  dilakukan  proses klasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan. Sebanyak 360 data akan dilakukan pemisahan untuk membagi ke dalam data latih dan data uji. Pada proses data latih, hasil disimpan ke dalam basis data terlebih dahulu sebelum dibandingkan dengan data uji dalam proses klasifikasi. Proses klasifikasi pada sistem menghasilkan identifikasi antara “Stroke” yang berarti subjek penelitian memiliki indikasi stroke dan “Tidak Stroke” yang menyatakan subjek penelitian tidak memiliki indikasi stroke. Adapun diagram alir dari proses klasifikasi kondisi subjek penelitian diperlihatkan pada Gambar 1.

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan 360 data pasien yang terbagi menjadi 180 data pasien memiliki penyakit stroke dan 180 data pasien yang tidak memiliki penyakit stroke. Data telah divalidasi oleh Fedesoriano dapat diperoleh melalui penyedia basis data Kaggle [11]. Data penelitian terbagi dalam data latih dan data uji dengan komposisi pembagian pada data latih sebanyak 252 data yang terbagi menjadi 126 data dengan subjek memiliki diagnosis stroke dan 126 data dengan subjek tidak memiliki stroke. Kemudian pada data uji menggunakan 108 data yang terbagi menjadi 54 data dengan subjek memiliki diagnosis stroke dan 54 data subjek tidak memiliki stroke.

## 3.2. Subjek Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini memiliki 11 variabel yang digunakan untuk memperoleh rules untuk membangun sistem klasifikasi yang akurat. Variabel tersebut terbagi menjadi jenis kelamin, usia, status hipertensi pasien, riwayat penyakit jantung, status pernikahan, status kerja pasien, kondisi tempat  tinggal,  kadar  gula,  indeks masa  tubuh  pasien,  status  penggunaan  rokok [12].  Variabel  yang diperoleh  nantinya  akan  digunakan  sebagai  proses  klasifikasi  pada  jaringan  syarat  tiruan  dengan membandingkan  data  pasien  yang  memiliki  penyakit  jantung  dan  pasien  tidak  memiliki  penyakit jantung. Adapun sampel data yang menjelaskan seluruh variabel yang dimiliki oleh pasien Tabel 1.

## Tabel 1. Sampel Detail Data Dengan Variabel Status Pasien.
Jenis Kelamin Umur Hipert ensi Penyakit Jantung Status Pernikah an Model Pekerjaan Tempat Tinggal Rerata Glukosa BMI Status merokok Stro ke Pria 81 0 0 Menikah Wiraswasta Perdesaan 91.54 31.04 Tidak Merokok 1 Wanita 74 0 0 Menikah Wiraswasta Perkotaan 74.96 26.06 Tidak Merokok 1 Wanita 82 1 1 Belum / Tidak Menikah Tidak Bekerja Perdesaan 84.04 26.05 Sebelum nya Merokok 1 Pria 54 0 0 Menikah Tidak Bekerja Perkotaan 71.22 28.05 Tidak Merokok 1 Wanita 67 1 0 Menikah Tidak Bekerja Perdesaan 179.12 28.01 Sebelum nya Merokok 1 Pria 78 0 0 Menikah Wiraswasta Perkotaan 116.01 27.01 Tidak Merokok 1 Wanita 78 0 0 Menikah Tidak Bekerja Perdesaan 235.63 32.03 Tidak Merokok 1 Wanita 81 0 0 Menikah Wiraswasta Perkotaan 95.84 21.05 Tidak Merokok 1 Pria 61 0 1 Menikah Tidak Bekerja Perdesaan 111.81 27.03 Merokok 1 Wanita 70 1 0 Menikah Wiraswasta Perkotaan 89.13 34.02 Sebelum nya Merokok 1
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022] Wanita 31 0 0 Menikah Wiraswasta Perdesaan 139.81 39.06 Tidak Merokok 0 Wanita 79 0 0 Menikah Tidak Bekerja Perdesaan 90.77 22.05 Tidak Merokok 0 Pria 35 0 0 Belum / Tidak Menikah Tidak Bekerja Perdesaan 69.54 27.04 Tidak Merokok 0 Pria 19 0 0 Belum / Tidak Menikah Tidak Bekerja Perdesaan 95.84 30.02 Sebelum nya Merokok 0 Wanita 43 0 0 Menikah Wiraswasta Perdesaan 105.59 43.04 Merokok 0 Wanita 48 0 0 Menikah Wiraswasta Perkotaan 99.29 31.02 Tidak Merokok 0 Pria 56 0 0 Menikah Tidak Bekerja Perdesaan 156.35 25.03 Merokok 0 Pria 78 0 0 Menikah Pegawai Pemerintah Perkotaan 59.74 27 Sebelum nya Merokok 0 Wanita 64 1 0 Menikah Wiraswasta Perkotaan 93.78 24.04 Tidak Merokok 0 Wanita 29 0 0 Belum / Tidak Menikah Tidak Bekerja Perkotaan 101.28 22.07 Tidak Merokok 0
Keseluruhan  data  subjek  penelitian  yang  berjumlah  360  data  tersebut  telah  di  jabarkan  sesuai dengan variabel penelitian. Setiap variabel dibandingkan dengan tingkat subjek yang memiliki penyakit stroke  dengan  penjabaran  melalui  grafik.  Gambar  2  memperlihatkan  jumlah  subjek  yang  memiliki penyakit stroke terhadap jenis kelamin. Terlihat bahwa 29,16% dari total subjek wanita yang memiliki risiko stroke, sedangkan 20,83% adalah subjek pria yang memiliki risiko penyakit lebih rendah.
Gambar 2. Sebaran Jenis Kelamin yang Beresiko Terkena Stroke.
Sebaran  subjek  penelitian yang  memiliki  hipertensi  tinggi  diperlihatkan  pada  Gambar  3.  Terlihat bahwa  15,8%  subjek  yang  memiliki  hipertensi  tinggi  lebih  rendah  mengalami  stroke,  sedangkan 34,16% yang memiliki hipertensi rendah juga memiliki tingkat resiko stroke lebih tinggi.
105 75 122 58 0 20 40 60 80 100 120 140 Wanita Pria Ju m lah Dat a Jenis Kelamin vs Stroke Stroke Tidak Stroke
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Gambar 3. Sebaran Subjek Memiliki Hipertensi Tinggi yang Beresiko Terkena Stroke.
Analisis yang diperlihatkan pada Gambar 4 menyatakan bahwa 40% subjek yang memiliki penyakit jantung  dapat  beresiko  terkena  stroke.  Sedangkan  10%  lainnya  lebih  rendah  terkena  stroke  yang dikarenakan tidak memiliki penyakit jantung.

## Gambar 4. Sebaran Subjek Penyakit Jantung Terhadap Resiko Terkena Stroke.
Status pernikahan menjadi salah satu variabel dalam penelitian yang dianggap memiliki korelasi terhadap indikasi awal penyakit stroke. Diketahui dari Gambar 5, bahwa 44,44% subjek yang sudah menikah  memiliki  resiko  lebih  tinggi  terkena  stroke  dari  pada  subjek  yang  berstatus  tidak  menikah dengan persentase 5,55%.
57 123 20 160 0 50 100 150 200 Tinggi Rendah Ju m lah Dat a Hipertensi vs Stroke Stroke Tidak Stroke 144 36 167 13 0 50 100 150 200 Memiliki Penyakit Jantung Tidak Memiliki Penyakit Jantung Ju m lah Dat a Penyakit Jantung vs Stroke Stroke Tidak Stroke
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]

## Gambar 5. Sebaran Subjek Berstatus Menikah Terhadap Resiko Terkena Stroke.
Variabel jenis pekerjaan juga dipilih sebagai salah satu acuan dalam pengamatan indikasi penyakit stroke.  Jenis  pekerjaan  memiliki  pengaruh  subjek  dalam  berinteraksi  dan  beraktifitas  pada  ruang lingkupnya.  Hal  ini  dapat mengindikasikan  wilayah  sekitar  subjek  dalam  melakukan  kesehariannya. Terlihat  bahwa  resiko  terkena  stroke  diperoleh  subjek  yang  bekerja  sebagai  wiraswasta  mencapai 30,27% dan diperlihatkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Sebaran Jenis Pekerjaan Terhadap Resiko Terkena Stroke.
Lokasi  tempat  tinggal  subjek  terbagi  menjadi  dua  yaitu  pedesaan  dan  perkotaan.  Sebaran  data tempat  tinggal  diperlihatkan  pada  Gambar  7.  Dari  data  tersebut  terlihat  bahwa  26,11%  subjek  yang tinggal di perkotaan memiliki resiko terkena stroke. Sedangkan resiko subjek yang tinggal di pedesaan memiliki persentase lebih kecil, yaitu 23,8%.
160 20 142 38 0 50 100 150 200 Menikah Tidak Menikah Ju m lah Dat a Status Pernikahan vs Stroke Stroke Tidak Stroke 23 109 0 0 28 115 1 2 0 50 100 150 Pemerintahan Wiraswasta Tidak Bekerja Lainnya Ju m lah Dat a Jenis Pekerjaan vs Stroke Stroke Tidak Stroke
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Gambar 7. Sebaran Lingkungan Tempat Tinggal Terhadap Resiko Terkena Stroke.
Variabel  berikutnya  memiliki  hubungan  subjek  terhadap  riwayat  merokok  saat  ini  maupun sebelumnya. Terlihat dari sebaran data pada Gambar 8, tingkat resiko terkena strok dialami oleh subjek yang  tidak  pernah  merokok  dengan  persentase  mencapai  23,33%.  Namun  pada  subjek  yang  tidak merokok juga memiliki persentase 25,55% terhindar dari resiko stroke.
Gambar 8. Sebaran Riwayat Merokok Terhadap Resiko Terkena Stroke.

## 3.3. Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  syaraf  tiruan  secara  umum  terbagi  menjadi  2  bagian  dalam  prosesnya  yang  terdiri  dari pelatihan dan pengujian. Pada pelatihan merupakan proses dalam memberikan pembelajaran sistem JST untuk menentukan nilai masukkan dan hidden layers yang berfungsi sebagai proses pemetaan keluaran dari  model  yang  dilakukan  pada  proses  pelatihan.  Sedangkan  pada  proses  pengujian  diperoleh  dari perbandingan pada hasil proses pelatihan sebelumnya.
Model JST memiliki 3 komponen dasar yang memiliki peran penting pada setiap komponennya. Komponen pertama, merupakan sinapsis neuron yang dimodelkan sebagai bobot jaringan. Nilai bobot ini menentukan hubungan antara nilai masukkan dan neuron [13], [14]. Komponen kedua, merupakan penjumlahan nilai masukkan terhadap setiap bobot pada neuron. Komponen ketiga merupakan fungsi kontrol dalam proses aktifasi yang digunakan pada keluaran dari setiap neuron [15].
86 94 89 91 82 84 86 88 90 92 94 96 Pedesaan Perkotaan Ju m lah Dat a Tempat Tinggal vs Stroke Stroke Tidak Stroke 39 57 84 49 39 92 0 20 40 60 80 100 Merokok Sebelumnya Merokok Tidak Pernah Ju m lah Dat a Riwayat Merokok vs Stroke Stroke Tidak Stroke
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]

## 3.4. Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik
Jaringan syaraf tiruan perambatan balik merupakan algoritma paling popular dalam proses pelatihan feed-forward artificial neural network (FFANN) [16]. Pada model ini pembobotan akan disesuaikan dengan nilai gradient descent dan turunan dari fungsi kesalahan sebelumnya. Proses perambatan balik pada  JST memiliki  2  fase yaitu  fase  transmisi  maju dan  fase  transmisi  mundur.  Pada  fase  transmisi maju,  setiap  masukan  akan  ditambahkan  ke  lapisan  masukan  dan  kemudian  merambat  antar  lapisan sampai menuju keluaran yang diperoleh sebagai respons dari sebuah masukkan. Kemudian pada fase mundur akan aktif digunakan jika sebuah proses pembangunan model pengenalan tidak mencapai nilai tujuan [17], [18]. Nilai yang tidak mencapai tujuan akan dikembalikan melalui neuron-neuron secara berurutan dengan diberikan pembobotan ulang. Kemudian nilai masukan akan Kembali diarahkan pada setiap neuron pada hidden layers dengan diberikan pembobotan sampai menghasilkan model keluaran yang mencapai target.
Penggunaan  JST  perambatan  balik  memiliki  banyak  kelebihan  salah  satunya  adalah  penggunaan lapisan dan penentuan pembobotan pada setiap neuron yang fleksibel. Penggunaan perambatan balik dapat mencapai model pengenalan lebih akurat dengan penerapan fase maju dan fase mundur. Terdapat 3 lapisan pada JST, yaitu lapisan masukkan, lapisan tersembunyi ( hidden layers) dan lapisan keluaran [19], [20]. Arsitektur dari jaringan syaraf tiruan perambatan balik dapat ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Arsitektur jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini, identifikasi terhadap variabel yang memiliki hubungan terhadap peningkatan risiko  terkena  stroke  telah  di  olah  ke  dalam  proses  klasifikasi.  Proses  lanjutan  ini  dilakukan  untuk membangun  sistem  permodelan  dalam  penentuan  klasifikasi  subjek  yang  terbagi  menjadi  subjek memiliki  penyakit  stroke  dan  subjek  yang  tidak  memiliki  penyakit  stroke.  Seluruh  variabel  tersebut dijadikan sebagai masukan kedalam metode klasifikasi pada JST perambatan balik dengan pembobotan yang bervariasi untuk memperoleh permodelan optimal dalam proses klasifikasi.
Penerapan  metode  JST  perambatan  balik  dalam  sistem  ini  dilakukan  untuk  melakukan  proses pelatihan terhadap data subjek yang terbagi menjadi subjek stroke dan subjek tidak stroke. Dalam JST tidak memiliki aturan baku dalam perancangan arsitektur jaringan terbaik. Arsitektur ditentukan dari hasil  uji  coba  setiap  kombinasi  penggunaan  hidden  layers  pada  setiap  arsitektur.  Penggunaan  layers
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
memiliki hubungan terhadap banyaknya neuron yang digunakan untuk melakukan perhitungan aktivasi yang telah diberikan pembobotan. Data latih yang digunakan pada perancangan ini sebanyak 252 data subjek dan terbagi sesuai dengan kategorinya. Seluruh data ini digunakan sebagai data acuan dalam perancangan permodelan rule JST.
Tabel 2. Parameter Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Algoritma Gradient Descent TerhadapMomentum dan Adaptive Learning Rate. Parameter Nilai Maksimum epoch 1000 Target 0,001 Learning Rate (LR) 0.01, 0.03, 0.06, 0.08, 0.1 Momentum 0.1, 0.3, 0.6, 0.8
Tabel 2 merupakan parameter dalam pelatihan jaringan yang menyesuakan arsitektur JST terhadap nilai inputan system. Jaringan yang dibangun memberikan nilai maksimal pengulangan sampai pada 1000 iterasi dengan target pelatihan mencapai 0,001. Sedangkan pada LR dan momentum digunakan nilai yang bervariasi untuk memperoleh permodelan yang ideal dalam membangun system identifikasi khususnya pada proses pelatihan.

## Gambar 10. Proses Pelatihan Jaringan pada Data Subjek.
Proses  pelatihan  jaringan  pada  seluruh  data  subjek  latih  dilakukan  dengan  beberapa  penggunaan hidden layers. Sebagai  ilustrasi pelatihan dapat diperlihatkan pada Gambar 10 yang menggunakan 3 hidden  layers  dalam  proses  pelatihan.  Hidden  layer  1  menggunakan  10  neuron  dengan  pembobotan secara  otomatis,  kemudian  pada  hidden  layer  2  menggunakan  25  neuron  dan  hidden  layer  3 menggunakan 1 neuron. Ketiga hidden layer menggunakan aktivasi yang berbeda untuk memperoleh permodelan yang lebih baik. Aktivasi yang digunakan secara berurutan adalah ‘logsig’, ‘sigmoid’ dan purelin. Penggunaan aktivasi dilakukan untuk memberikan pembobotan pada inputan JST. Hasil dari penjumlahan kemudian dibandingkan dengan nilai ambang tertentu melalui fungsi aktivasi pada setiap
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
neuron.  Apabila  sebuah  inputan  tersebut  melewati  nilai  ambang,  maka  neuron  akan  aktif  secara otomatis. Namun jika inputan tidak melewati nilai ambang maka fungsi aktivasi tidak aktif. Hasil dari setiap  fungsi  aktivasi  pada  setiap  neuron  akan  dikeluarkan  ke  layer  berikutnya  untuk  diberikan pembobotan  sesuai  dengan  aktivasi  yang  digunakan.  Pelatihan  yang  dilakukan  diatas  memerlukan waktu yang singkat kurang dari 1 detik dengan menghasilkan 24 iterasi.
Gambar 11. Hasil Error Goal pada Proses Pelatihan Jaringan.
Hasil pelatihan jaringan memiliki error goal dalam perhitungan Mean Squared Error (MSE). MSE adalah rerata kesalahan kuadrat antara nilai actual dan nilai peramalan atau pelatihan. Secara umum MSE digunakan untuk mengetahui nilai  kesalahan dari sebuah proses pelatihan jaringan. Nilai MSE yang rendah atau nilai mendekati nol dapat mengindikasikan hasil pelatihan sesuai dengan data actual yang dapat digunakan untuk permodelan klasifikasi. Dari Gambar 11 diperoleh hasil dari MSE adalah 0.048153 yang dinyatakan sebagai hasil pelatihan dengan tingkat error yang rendah dan diperoleh pada epoch ke 18.
[Vol 16 No 2] [ Agustus 2022]
Gambar 12. Hasil Korelasi R pada Pelatihan Jaringan.
Koefisien  korelasi  merupakan  sebuah  nilai  yang  menunjukan  kuat  atau  tidaknya  hubungan  linier antara dua variable. Nilai korelasi dapat bervariasi antara -1 sampai +1. Nilai korelasi yang mendekati -1 atau +1 menunjukan kekuatan hubungan antara dua variable tersebut. Gambar 12 merupakan hasil dari  korelasi  R  pada  proses  pelatihan,  validasi  subjek  dan  pengujian.  Nilai  korelasi  pada  proses pelatihan  diperoleh  0,97831,  sedangkan  hasil  dari  validasi  diperoleh  nilai  korelasi  sebesar  0.97438. Kemudian pada korelasi yang diperoleh pada pengujian sebesar 0.96026. Seluruh hasil korelasi pada setiap  proses  jaringan  terhadapt  subjek,  diketahui  memiliki  nilai  yang  mendekati  +1.  Hal  ini  dapat dikatakan bahwa hubungan antara variable subjek dan output target memiliki hubungan yang kuat.
Tabel 3. Hasil Pengujain Dengan Variasi Hidden Layers.
Jumlah Hidden layers Waktu Iterasi (detik) Jumlah Iterasi Akurasi Pelatihan 2 0,6 14 68,98% 3 1 24 97,8% 4 1,2 27 95,33% 5 1,6 28 89,43% 6 2,1 28 86,07%
Berdasarkan  Tabel  3  pada  pengujian  terhadap  variasi hidden  layers yang  digunakan  untuk memperoleh permodelan klasifikasi terbaik. Variasi yang digunakan antara 2 hingga 6 hidden layers . Diperoleh bahwa tingkat akurasi pelatihan terendah diperoleh dari penggunaan 2 hidden layers dengan
[Vol 16 No 2]
[ Agustus 2022]
persentase mencapai 68,98%. Hal ini terjadi karena penggunaan 2 layer kurang cocok dalam melatih variabel  masukan  subjek.  Sedangkan  tingkat  akurasi  tertinggi  diperoleh  pada  penggunaan  3  layer dengan tingkat akurasi pelatihan mencapai 97,8%.

## 5. Kesimpulan
Penelitian yang bertujuan untuk mengidentifikasi dini penyakit stroke dengan memanfaatkan metode Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik sangat cocok digunakan untuk perancangan sistem klasifikasi penyakit  tahap  awal.  Hal  ini  dibuktikan  dari  hasil  penelitian  yang  berhasil  mengkombinasikan penggunaan  variasi  hidden  layer  pada  proses  pelatihan  untuk  memperoleh  hasil  klasifikasi  terbaik. Diperoleh bahwa tingkat akurasi identifikasi terbagi menjadi 5 model dengan penggunaan hidden layer yang bervariasi. Penggunaan hidden layer 2, 3 , 4, 5 dan 6 secara berurutan diperoleh tingkat akurasi pengujian  68,98%,  97,8%,  95,33%,  89,43%  dan  86,07%.  Hasil  pengujain  keberhasilan  identifikasi tertinggi diperoleh dengan penggunaan 3 hidden layers dengan waktu pengujian kurang dari 1 detik pada setiap subjek data dengan penggunaan aktivasi logsig, sigmoid, purelin .

## Ucapan Terimakasih
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Universitas Tanjungpura yang telah memberikan bantuan dana  dalam  pelaksanaan  perancangan  sistem  identifikasi.  Kemudian  kepada  Lembaga  Penelitian UNTAN yang telah memfasilitasi pelaksanaan penelitian ini. Selanjutnya kepada setiap mitra peneliti antar jurusan maupun universitas yang telah membantu dalam pelaksanaan penelitian.

## Daftar Pustaka
[1] S. Poonam Khetrapal, “World Stroke Day,” WHO Regional Director for South-East Asia , Oct. 28, 2021. https://www.who.int/southeastasia/news/detail/28-10-2021-world-stroke. (accessed Jul. 03, 2022).
[2] L. Mustika Sari, A. Yuliano, and Stik. Perintis Padang, “Jurnal Kesehatan Perintis (Perintis’s,” Health Journal , vol. 6, 2019.
[3] S. Atmaja, “Decision Support System For Early Detection Of Stroke Disease Risk Using Learning Vector Quantization,” 2019. [Online]. Available: http://journal.umg.ac.id/index.php/indexia/29
[4] P. Se Jin, H. Iqram, H. Seunghee, K. Damee, P. Hongkyu, and M. B. Ho Chee, “Real-time Gait Monitoring System for Consumer Stroke Prediction Service,” 2020.
[5] A.  Ponmalar,  G.  Nokudaiyaval,  R.  Vishnu  Kirthiga,  P.  Pavithra,  and  R.  V.  T.  Sri  Rakshya,  “Stroke Prediction System Using Artificial Neural Network,” in Proceedings of the 6th International Conference on  Communication  and  Electronics  Systems,  ICCES  2021 ,  Jul.  2021,  pp.  1898–1902.  doi: 10.1109/ICCES51350.2021.9489055.
[6] R.  K.  Kavitha,  W.  Jaisingh,  and  S.  R.  Sujithra,  “Applying  Machine  Learning  Techniques  for  Stroke Prediction in Patients,” 2021. doi: 10.1109/ICAECA52838.2021.9675652.
[7] V.  Jalajajayalakshmi,  V.  Geetha,  and  M.  M.  Ijaz,  “Analysis  and  Prediction  of  Stroke  using  Machine Learning Algorithms,” 2021. doi: 10.1109/ICAECA52838.2021.9675545.
[8] N.  Abbas  Al-Sammarraie,  Y.  Mahdi  Hadi  Al-Mayali,  and  Y.  ABaker  El-Ebiary,  “Classification  and diagnosis using back propagation Artificial Neural Networks (ANN); Classification and diagnosis using back propagation Artificial Neural Networks (ANN),” 2018.
[9] S. Dev, H. Wang, C. S. Nwosu, N. Jain, B. Veeravalli, and D. John, “A predictive analytics approach for stroke prediction using machine learning and neural networks,” Healthcare Analytics , vol. 2, p. 100032, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.health.2022.100032.
[10] L.  S.  A.  Putra  and  V.  A.  Gunawan,  “Identification  of  Heart  Disease  With  Iridology  Using Backpropagation Neural Network,” 2018.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 16 No 2] [ Agustus 2022] [11] Fedesoriano, “Stroke Prediction Dataset _ Kaggle,” 2021.
https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/stroke-prediction. (accessed Jun. 15, 2022).
[12] D. P. Indraswari, A. A. Soebroto, and E. A. Marhaendraputro, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DETEKSI DINI PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER,” Journal of  Environmental  Engineering  &  Sustainable  Technology  JEEST ,  vol.  02,  no.  02,  pp.  97–104,  2015, [Online]. Available: http://jeest.ub.ac.id
[13] R.  Harikumar  and  K.  P.  Sunil,  “Hilbert  Transform  with  Elman  Backpropagation  and  Multilayer Perceptrons for Epilepsy Classification,” 2017.
[14] Q. T. A. Safdar and K. U. Khan, “Online Urdu Handwritten Character Recognition: Initial Half Form Single Stroke Characters,” in Proceedings - 12th International Conference on Frontiers of Information Technology, FIT 2014 , Jun. 2015, pp. 292–297. doi: 10.1109/FIT.2014.61.
[15] N.  Abbas  Al-Sammarraie,  Y.  Mahdi  Hadi  Al-Mayali,  and  Y.  ABaker  El-Ebiary,  “Classification  and diagnosis using back propagation Artificial Neural Networks (ANN); Classification and diagnosis using back propagation Artificial Neural Networks (ANN),” 2018.
[16] J.  Parab,  M.  Sequeira,  M.  Lanjewar,  C.  Pinto,  and  G.  Naik,  “Backpropagation  Neural Network-Based Machine Learning Model for Prediction of Blood Urea and Glucose in CKD Patients,” IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine , vol. 9, pp. 1–8, 2021, doi: 10.1109/JTEHM.2021.3079714.
[17] Y. Fan and W. Yang, “A backpropagation learning algorithm with graph regularization for feedforward neural  networks,” Information Sciences , vol. 607, pp. 263–277, Aug. 2022, doi: 10.1016/j.ins.2022.05.121.
[18] L. Zhang, H. Cui, B. Liu, C. Zhang, and B. K. P. Horn, “Backpropagation Neural Network for Processing of Missing Data in Breast Cancer Detection,” IRBM , vol. 42, no. 6. Elsevier Masson s.r.l., pp. 435–441, Dec. 01, 2021. doi: 10.1016/j.irbm.2021.06.010.
[19] E.  Contessa  Djamal,  M.  Amara,  D.  Djajasasmita,  and  S.  Lesmana  Liem  Limanjaya,  “Learning Optimization Using Genetic Algorithm in Post-Stroke EEG Signal Classification,” Dec. 2020, pp. 1–5. doi: 10.1109/icic50835.2020.9288559.
[20] S.  Chakrabarti,  H.  N.  Saha,  Čhulālongko ̜̄ nmahāwitthayālai.  Sasin  Graduate  Institute  of  Business Administration, Institute of Engineering & Management, University of Engineering & Management, and Institute of Electrical and Electronics Engineers, “Stroke Prediction using Artificial Intelligence,” 2017.